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具有变点的AR-ARCH模型的估计
1
作者
王敏
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第16期27-31,共5页
文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法...
文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法是先将数据的变点估计出来,通过一个Dirichlet过程对数据进行分类确定变点数,再利用SGL方法得到变点估计,这一做法是有效且精确的。
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关键词
lasso变点估计
惩罚最小二乘
自回归条件异方差
Dirichlet过程
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题名
具有变点的AR-ARCH模型的估计
1
作者
王敏
机构
厦门大学数学科学学院
贵州师范大学数学科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第16期27-31,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11861025)
贵州师范大学资助博士科研项目(GZNUD[2017]27号)
贵州省科学技术基金(黔科合J字LSK[2013]05号)。
文摘
文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法是先将数据的变点估计出来,通过一个Dirichlet过程对数据进行分类确定变点数,再利用SGL方法得到变点估计,这一做法是有效且精确的。
关键词
lasso变点估计
惩罚最小二乘
自回归条件异方差
Dirichlet过程
Keywords
lasso
change point estimation
penalized least squares
autoregressive conditional heteroscedasticity(ARCH)
Dirichlet process
分类号
O21 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
具有变点的AR-ARCH模型的估计
王敏
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
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